Estimating the likelihood of GHG concentration scenarios from probabilistic IAM simulations
Notice bibliographique
Résumé
Climate change adaptation under resource constraints and future climate uncertainties would benefit from fully probabilistic climate risks assessments. Conducting such risk analyses requires assigning probabilities to the future greenhouse gases (GHG) and land-use scenarios used by global climate models. This paper proposes an approach to estimate the relative likelihood of carbon dioxide (CO2) concentration scenarios used in key climate change modeling experiments. The approach relies on the comparison of CO2 emissions from probabilistic simulations of Integrated Assessment Models (IAM) with compatible CO2 emissions diagnosed by global climate models participating in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) and 6 (CMIP6). The approach is demonstrated with five emission simulations from four IAMs, leading to independent estimates of the relative likelihood of CMIP5 Representation Concentration Pathways and CMIP6’ Shared Socioeconomic Pathways (SSP) up to 2100. Results suggest that SSP5-8.5 is an unlikely scenario for the second half of the century, but there is no clear consensus on the most likely scenario. Scenario likelihood is affected by a number of potential errors, including sampling errors, differences in emission sources simulated by the IAMs, and the lack of a common experimental framework for IAM simulations. These errors, along with the small IAM ensemble size, limit the applicability of the results. The delivery of fully probabilistic climate risk assessments would benefit from a coordinated probabilistic IAM experiment jointly designed with a coordinated climate modeling experiment where Earth System Model are driven by representative emission pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».